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        以色列的拉斐尔公司将人工智能集成到Spice炸弹中
        2019-06-24

        以色列的拉斐尔先进防御系统公司的Spice炸弹现在有了一项新的技术突破,即该公司的Spice 250在目标自动识别的基础上,加入了人工智能和场景匹配技术。

        Spice 250可以部署在F-16战机机翼下的四轴架上,弹头重75公斤,最大射程可达100公里,机翼可展开。它的光电场景匹配技术——包括将地形数据上传到炸弹上,并将其与实时光电图像相结合,允许该武器在没有gps的环境下工作。

        拉斐尔公司的航空部门和C4I部门负责营销和业务发展的副总经理吉迪恩韦斯(Gideon Weiss)表示,炸弹可以利用这种自动导航功能来导航和纠正位置。凭借其人工智能和“深度学习”技术,这种武器能够识别移动的地面目标,并将其与其他物体和地形区分开来。这是基于上传至炸弹的3D模型以及算法。当这种武器识别并锁定目标时,比如一个车队,它就会将感兴趣的车队与它“学会”忽略的其他车辆区分开来。

        韦斯表示:“深度学习算法对用于建模目标并将其相关特性嵌入到系统中的实际数据不关心。然而,用于建模的数据越多就越能代表感兴趣的目标,现实生活中的识别概率就越强。 通过使用首字母缩略词进行自动目标获取和识别,Rafael已经完成了Spice 250的开发和测试阶段(包括飞行测试),这已经证明了ATA和ATR的鲁棒性,因此交付已经成熟,”

        当被问及如果计算机无法找到人类最初的选择目标,ATR算法是否会选择次要目标时,韦斯表示:“这涉及到用户自定义的策略和规则,由用户决定如何使用武器,何时何地使用武器,以及如何定义目标识别概率及其可能性。如果客户对次要目标表示出极大的兴趣,自动选择次要目标最终可能成为弹药升级配置的一部分。”

        韦斯解释,通过双向数据链接和视频流功能,直到武器击中其目标之前的几秒钟,炸弹都可以被中止或被告知重新瞄准。这种双向数据链,由武器安装在智能四轴架(SQR)上实现,这将使未来的深度学习能够基于早期发射中提取的数据。

        记录的数据将包括实时流媒体视频或在撞击前整个返航阶段的静态图像。这些都自动和同时记录在SQR 上并启用两个功能:

        (a)实时和任务后进行炸弹损坏指示(BDI);

        (b)任务完成后为英特尔更新等任务提取目标数据;

        ATR的能力,包括其深度学习更新的能力,必须比敌人隐藏或改变其战场足迹、战术、外观或任何其他可能阻碍ATR准确识别和摧毁目标的能力更敏捷。

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